Vertaling van "GMM-based" in Frans
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First, we propose a novel GMM-based representation of images which is based on the maximum a posteriori (MAP) adaptation of a "universal" GMM.
Tout d'abord, nous proposons une nouvelle représentation d'image basée sur le GMM qui est fondée sur l'adaptation du critère maximum à posteriori (MAP) d'un modèle "universel".
First, the influence of the spectral features coding on the GMM-based voice conversion performance is analyzed.
Dans un premier temps, l'influence de la paramétrisation spectrale sur la performance de conversion de voix par GMM est analysée.
For that, a simplified GMM-based voice conversion procedure was presented, which enables reducing the conversion complexity by a factor between 45 and 130.
Pour cela, une technique de conversion a été développée et conduit à une réduction de la complexité d'un facteur compris entre 45 et 130.
In order to release the linear constraint of the MLR approach, we apply the GMM-based mapping approach which has both the classification-partition and regression properties.
Afin de libérer de la contrainte linéaire de l'approche MLR, nous appliquons la méthode de cartographie basée sur GMM qui possède à la fois les propriétés de classification et de régression.
Thus the GMM-based mapping approach can improve the performance significantly in comparison with the MLR by increasing the number of the Gaussians.
Ainsi, l'approche de la cartographie sur GMM peut améliorer la performance significative en comparaison avec le MLR en augmentant le nombre de gaussiennes.
It proves that the MLR approach is a special case of GMM-based mapping approach when the number of the Gaussians equals to one.
Cela prouve que l'approche MLR est un cas particulier de l'approche de GMM lorsque le nombre de gaussiennes est égal à un.
The Minimum Mean Square Error (MMSE) and Maximum A Posteriori Probability (MAP) are used as regression criteria separately in GMM-based mapping approach.
Le Minimum Mean Square Error (MMSE) et Maximum A Posteriori Probabilité (MAP) sont utilisés comme critères de régression séparément dans l'approche de la cartographie basée sur GMM.
More precisely, we develop a simple GMM-based test procedure to test the significance of trading costs effect in the economy regardless of the form of the transaction cost.
Plus précisément, nous développons une procédure de test simple basée sur une estimation de type GMM pour évaluer l'effet des coûts de transaction dans l'économie, quelle que soit la forme présumée des coûts de transaction dans le modèle.
First, the influence of the spectral features coding on the GMM-based voice conversion performance is analyzed.
Dans un premier temps, l'influence de la paramétrisation spectrale sur la performance de conversion de voix par GMM est analysée.
For that, a simplified GMM-based voice conversion procedure was presented, which enables reducing the conversion complexity by a factor between 45 and 130.
Pour cela, une technique de conversion a été développée et conduit à une réduction de la complexité d'un facteur compris entre 45 et 130.
First, we propose a novel GMM-based representation of images which is based on the maximum a posteriori (MAP) adaptation of a "universal" GMM.
Tout d'abord, nous proposons une nouvelle représentation d'image basée sur le GMM qui est fondée sur l'adaptation du critère maximum à posteriori (MAP) d'un modèle "universel".
Andere resultaten
We applied these methods in denoising and despeckling tasks and the GMM based method provided similar results as state of the art methods.
La méthode de restauration proposée basée sur les GMM présente des performances du même ordre que les méthodes état de l'art.
In order to delve semantics from low level features, feature modeling techniques like K-means and GMM based BoW and Gaussian super vector have to be applied.
Afin d'accéder aux propriétés sémantiques à partir des descripteurs bas-niveau, des modélisations basées sur des algorithmes de types K-means et GMM utilisant des BoW et Gaussian super vectors ont été envisagées pour générer des dictionnaires.